NodeRAG

NodeRAG 是一种基于异构图的检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）系统，旨在提升信息检索与生成的准确性与效率。该系统通过构建包含多种节点类型的异构图结构，整合文档内容与语言模型生成的见解，支持多跳信息检索和细粒度信息提取。其异构图涵盖实体、关系、语义单元等节点类型，能够实现上下文感知的检索，显著提高信息查找的精准度与效率。 NodeRAG 支持增量更新机制，可动态适应数据变化，确保系统在持续变化的数据环境中保持高效运行。同时，系统具备优化的性能设计，包括高效的索引和查询算法，以应对大规模数据集的处理需求。此外，NodeRAG 提供了可视化界面和完整的 Web UI，便于用户探索和管理图结构。其生成模块能够结合检索到的信息与语言模型能力，输出高质量文本内容，适用于问答、摘要生成等多种场景。 系统还具备良好的扩展性，支持多种语言和领域应用，适用于新闻、金融、医疗等多个行业。其技术架构基于异构图的构建、搜索与优化机制，采用双搜索策略和稀疏个性化PageRank算法，提升了检索效率与结果质量。NodeRAG 可通过 Conda 和 PyPI 进行部署，便于用户快速搭建本地环境。